从阿尔法围棋到神经网络再到人工智能和现实生活的未来天网
从阿尔法围棋到神经网络再到人工智能和现实生活的未来天网
最近我一直在关注五征的阿尔法围棋比赛，以及它与当前围棋世界冠军杰克的比赛。这个游戏对 AI 的发展有非常显著的作用，原因有二。首先，围棋被认为是人工智能最难解决的游戏之一，因为它几乎不可能用蛮力来解决。围棋中可能的走法数量比可观测宇宙中的原子数量要多得多。另一个原因是，自从去年与李·塞多尔的比赛后，阿尔法围棋有了明显的进步。它实际上是在教自己如何下围棋(不幸的是，没有人能真正教它任何东西)，而且只用了十分之一的计算量。
For these of you interested, there's 208168199381979984699478633344862770286522453884530548425639456820927419612738015378525648451698519643907259916015628128546089888314427129715319317557736620397247064840935 possible legal moves in a 19 x 19 standard game board. source: [http://tromp.github.io/go/legal.html](http://tromp.github.io/go/legal.html)Alpha Go 的工作原理是通过使用深度强化学习。如果我对神经网络和机器学习的以下解释有误，请告诉我。我关于神经网络的所有知识都来自维基百科、Waitbutwhy 和两个关于神经网络介绍的大学讲座)本质上，它建立了多个节点，这些节点链接到原始输入、另一个节点或系统输出。每个节点过滤接收到的信号，并在做一些修改后发送出去。通过反复试验，它修改接收到的值的过滤标准以及在传递之前对值的修改。这很像我们的生物神经元的功能。
人类的功能实际上也类似于神经网络。你有名人和政治家，他们对社会的方向有重大影响。有些人对个人没有太大的影响力，但间接影响了整个社会(大多数人都是这样)。你有孤立的土著部落，他们可能甚至不知道地球是圆的，我们有飞机，可能根本不会影响大众社会。我们通过口头和书面的方式传递信息，如媒体、广告、博客和 reddit 帖子。我们实际上是一个非常糟糕的神经网络，因为我们试图传递的信息通常非常慢，经常在翻译中丢失，并且大部分时间都丢失了。
提高人文学科神经网络效率的方法之一是改进信息传递方式。因此，我们社会的一个重要影响者埃隆·马斯克最近决定创办一家名为 Neuralink 的公司，以加快和改善我们的沟通。(再一次，我所知道的一切都来自这篇 waitbutwhy 文章)。如果我们能够实现更好的信息流动，整个社会将能够更快地学习，并有希望为整个人类做出更好的决定。
现在让我们回到为什么 Alpha Go 很重要。Alpha Go，以及更广泛的人工智能，可以使用不同的方法解决人类神经网络 T2 T3 的可怕效率。我们可以使用机器来学习课程，并通过人类神经网络的低效率直接获取它们。我们人类实际上也是糟糕的学习者。我们需要多次尝试来打破我们的习惯，并经过多年的练习才能变得擅长某事。围棋或国际象棋大师仍然需要多年的练习才能到达他们的位置。专业知识只不过是效率和实践的乘积。然而，人工智能的效率要高得多，可以在几天内练习数百万次！这意味着人工智能比人类有更强的学习能力。未来任何需要专业知识的工作都可以被人工智能取代。基于 Alpha Go 的进展，我预测我们将能够在未来 10 年内实现人工通用智能(AGI)，即能够学习非特定任务的人工智能。到 2027 年，我们可能会拥有与人类无法区分的机器人。在我们其他人看来，他们似乎是一个超级聪明的人。
因此，实现 AGI 的一个更普遍的担忧是，这是否会导致机器人起义，并使人类成为像天网一样的机器人霸主的奴隶。我的观点是，除非有人告诉它这样做，否则这是不太可能的。原因是，尽管深度强化学习等机器学习算法可以比人类学习得更好，但如果没有判断对错的方法，如哲学或道德，它就无法处理任务。一个人工智能的社会不会试图飞往月球，即使他们可以，因为这样做没有意义。这是人之常情；我们设定不合逻辑的目标，因为我们喜欢它。所以如果我们不告诉它接管世界，它就没有理由接管。如果人工智能有一个道德故障保险，就像机器人三定律一样，它就不会接管世界。
然而，当谈到 AGI 时，我更担心的另一个危险是(除了它落入坏人之手的危险)，人工智能缺乏智慧。这里使用的智慧的定义是长时间的学习。随着时间的推移，无论是作为个体还是作为一个种族，我们人类都变得更加聪明。我们花了几十年甚至几个世纪才意识到全球变暖的影响，或者 DDT 对健康的影响，因为它们缺乏短期影响。好消息是，当我们注意到的时候，这仍然是一个可以解决的问题。然而，人工智能并不完全如此，它们的动作如此之快，以至于当它意识到有问题时，可能已经太晚了。等到人工智能注意到宇宙的热寂正在加速时，它们可能已经吸走了价值数十万的星系能量。
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